Chú thích video cho AI thông minh
Gắn nhãn và chuẩn bị dữ liệu đào tạo với Dịch vụ Chú thích Video cho Thị giác Máy tính
Khám phá các đường ống dẫn dữ liệu video có chú thích mà không bị tắc nghẽn.
Khách hàng nổi bật
Tại sao Dịch vụ Chú thích Video lại cần thiết cho Thị giác Máy tính?
Bạn đã bao giờ xem xét cách AI, thiết lập ML và máy móc dựa trên thị giác máy tính có thể chủ động xác định các thực thể video cụ thể và thực hiện các hành động, theo đó chưa? Đây là nơi chú thích video xuất hiện, cho phép các hệ thống thông minh nhận dạng và xác định các đối tượng, mẫu và hơn thế nữa, dựa trên dữ liệu được gắn nhãn được cung cấp cho chúng.
Vẫn không chắc chắn về lý do tại sao chú thích video cho thị giác máy tính lại có ý nghĩa! Chà, nếu bạn đã từng cân nhắc việc sở hữu một chiếc ô tô tự lái, thì việc hiểu rõ các yếu tố cấu thành của chú thích video hoàn toàn có ý nghĩa. Có thể là đào tạo các phương tiện tự hành để phát hiện chướng ngại vật, người đi bộ và chướng ngại vật giỏi trong việc xác định tư thế và hoạt động, ghi nhãn video có vai trò nhất định trong việc đào tạo hầu hết mọi mô hình AI nhận biết..
Nếu bạn vẫn còn bối rối về cách hoạt động của toàn bộ tiền đề, đây là một ví dụ tự giải thích:
Hãy tưởng tượng việc đào tạo cơ sở dữ liệu kiến thức về ô tô tự lái trước khi công bố nguyên mẫu. Để có thể hoạt động ở công suất cao nhất, xe tự hành phải có khả năng xác định tín hiệu, con người, rào chắn, chướng ngại vật và các thực thể khác để lái qua một cách chính xác và chính xác. Tuy nhiên, điều này chỉ có thể thành hiện thực nếu mô hình học máy & thị giác máy tính có thể học bằng cách sử dụng các tập dữ liệu được gắn nhãn, cuối cùng được sử dụng để đào tạo các thuật toán.
Ghi nhãn video - Cảm ứng của con người cho trí tuệ nhân tạo của bạn
Truyện ngắn - Shaip cho phép bạn truy cập một số giải pháp chú thích video tiên tiến nhất để tạo ra các mô hình lý tưởng và thông minh cao. Là một công ty chú thích video, Shaip cho mượn sức mạnh đào tạo mô hình hiệu quả nhất cho các thiết lập cụ thể cho mục tiêu của bạn, được củng cố thêm với các công cụ khai thác dữ liệu, nhóm gắn nhãn dữ liệu nội bộ và khả năng cung cấp nhiều công cụ chú thích video cho phù hợp mọi trường hợp sử dụng có liên quan.
Nếu bạn thuê ngoài các yêu cầu về nhãn video cho Shaip, bạn có thể sử dụng các tài nguyên sau:
- Khả năng xử lý các video dài hơn và trích xuất thông tin
- Phối cảnh chú thích tự động để có thời gian tiếp thị nhanh hơn
- Truy cập vào nhãn từng khung hình
- Mức độ phù hợp theo ngành cụ thể
- Độ chính xác cao hơn
- Khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu
Thế mạnh của PHATBEE
Dán nhãn video hiệu quả được thực hiện dễ dàng
Chụp từng đối tượng trong video, từng khung hình và chú thích đối tượng đó để làm cho các đối tượng chuyển động có thể được máy móc nhận dạng bằng các dịch vụ ghi nhãn video nâng cao của chúng tôi. Chúng tôi có công nghệ và kinh nghiệm để cung cấp các giải pháp gắn nhãn video giúp bạn có bộ dữ liệu được gắn nhãn toàn diện cho tất cả các nhu cầu gắn nhãn video của bạn. Chúng tôi giúp bạn xây dựng mô hình thị giác máy tính của mình một cách chính xác và với mức độ chính xác mong muốn. Xác định trường hợp sử dụng của bạn và để Shaip thực hiện công việc nâng cấp năng lượng cho các mô hình thị lực, với các công cụ sau theo ý của chúng tôi:
Hộp giới hạn
Được cho là kỹ thuật gắn nhãn video đáng tin cậy nhất, chú thích của Bound Box liên quan đến việc lý tưởng hóa các hình chữ nhật tưởng tượng để phát hiện các đối tượng.
Chú thích Đa giác
Đối với phân loại cảnh và đối tượng, nếu có các thực thể có hình dạng bất thường đang chơi, thì chú thích đa giác khá hữu ích, vì nó chính xác hơn các hộp giới hạn.
Phân đoạn ngữ nghĩa
Nếu bạn muốn phát triển các AI có tầm nhìn máy tính được nhắm mục tiêu và chính xác hơn, bạn có thể muốn xem xét phân đoạn ngữ nghĩa, liên quan đến việc phân loại hình ảnh ở cấp độ pixel.
Chú thích Keypoint
Các thiết lập bảo mật sinh trắc học như nhận diện khuôn mặt có thể được hưởng lợi từ chú thích Keypoint tập trung vào việc gắn nhãn các biểu cảm của người dùng, các dấu hiệu cụ thể trên khuôn mặt như môi, mũi, mắt và thậm chí là chú thích ở cấp độ di động.
Chú thích hình khối 3D
Có lẽ là một phiên bản được xác định rõ hơn của chú thích Hộp giới hạn, hình khối 3D được sử dụng để xác định và gắn nhãn các đối tượng theo ba chiều thay vì hai chiều như được cung cấp bởi các hộp giới hạn 2D.
Chú thích Dòng & Polyline
Kỹ thuật này được triển khai tốt nhất cho các ngành dọc yêu cầu cách tiếp cận phẳng hơn đối với các thực thể gắn nhãn. Nó được sử dụng để chú thích đường ống, đường, đường ray và tập dữ liệu liên quan đến vạch kẻ đường, làn đường, v.v.
Phân loại khung
Đối với quy trình công việc dữ liệu liên quan đến chú thích video YouTube, chúng tôi triển khai phân loại khung làm cách chú thích ưu tiên. Điều này cho phép bạn làm cho video dễ điều hướng hơn, với khả năng bỏ qua khung hình và cung cấp khả năng kiểm soát tốt hơn.
Video của Transcription
Nếu bạn muốn tương tác tốt hơn trên video của mình, chúng tôi khuyên bạn nên phiên âm video như một hình thức bổ sung của chú thích, phù hợp nhất để dịch các đoạn âm thanh của video có liên quan thành văn bản.
Chú thích bộ xương
Nếu bạn có kế hoạch phát triển các mô hình cho các ứng dụng bảo mật, phân tích thể dục và thể thao, chúng tôi đề xuất và triển khai chú thích bộ xương để xác định và gắn nhãn các tập dữ liệu tập trung vào việc căn chỉnh và định vị cơ thể.
Các trường hợp sử dụng chú thích video
Shaip cung cấp các giải pháp chú thích video hiệu quả cho nhiều ứng dụng khác nhau.
Giám sát tài xế trong cabin
Chú thích hàng trăm giờ quay video tài xế và trong xe hơi. Mỗi video chứa các clip được chú thích kỹ lưỡng về chuyển động của nét mặt và các tình huống trong xe để theo dõi chính xác hành vi của người lái xe và đưa ra cảnh báo khi quan sát thấy sự sai lệch.
AI bán lẻ
Chú thích video cũng hữu ích trong các cửa hàng bán lẻ để hiểu hành vi của người tiêu dùng. Với các video có chú thích của chúng tôi, thật dễ dàng để thiết kế các ứng dụng để theo dõi chuyển động của người mua sắm, hiểu các quyết định mua hàng và xác định hành vi trộm cắp.
Giám sát giao thông
Chú thích video có một vai trò quan trọng trong việc phát triển các ứng dụng giám sát chất lượng cao. Chúng tôi đã chú thích thành công hàng trăm giờ video giám sát và camera quan sát ở mức độ phân giải vượt trội và chi tiết bằng cách chú thích các đối tượng cần thiết.
Nhận diện khuôn mặt
Shaip có khả năng áp dụng các điểm chính trên khuôn mặt của một người để sử dụng trong việc phát triển bộ dữ liệu đào tạo cao cấp để phát triển các ứng dụng nhận dạng khuôn mặt.
Phát hiện làn đường
Các khả năng nâng cao trong chú thích video cho phép chúng tôi sàng lọc hàng giờ video và sử dụng chú thích Polyline để huấn luyện các phương tiện phát hiện làn đường, vạch kẻ đường, lưu lượng xe cộ, chuyển hướng, làn đường và chỉ đường.
Thị giác máy tính & người máy
Bằng cách đào tạo các rô bốt có tri giác về cách sử dụng, thích nghi và phản ứng với môi trường của chúng mà không cần sự tương tác của con người, có thể giảm thiểu tử vong và tai nạn, giúp tăng năng suất.
Chú thích nhiều nhãn
Đối với một số danh mục được gắn nhãn nhất định, bạn cần phải sửa chữa các danh mục phụ để giảm bớt việc ra quyết định và làm cho phân tích chính xác hơn. Chú thích phiên bản, là một phần của chú thích video nhiều nhãn, giúp bạn làm điều đó bằng cách phân loại thêm các phương tiện như xe buýt, ô tô và hơn thế nữa.
Phân tích dữ liệu video
Trong trường hợp bạn muốn phân tích nhu cầu gắn nhãn video trước khi lập chiến lược đào tạo chính thức, bạn luôn có thể dựa vào phân tích dữ liệu video của chúng tôi nhằm mục đích giúp bạn lập kế hoạch các trường hợp sử dụng tốt hơn, lập kế hoạch các mục tiêu cụ thể cao và cuối cùng cho phép chúng tôi triển khai kỹ thuật chú thích đúng.
Chú thích Tùy chỉnh
Khi quá trình phân tích dữ liệu video kết thúc, chúng tôi thậm chí có thể giúp bạn lập kế hoạch chiến lược chú thích tùy chỉnh được hỗ trợ bởi công cụ chú thích video phù hợp, ngay cả khi trường hợp sử dụng của bạn rất khó nắm bắt và cần thêm chi tiết.
Lý do chọn Shaip làm Công ty chú thích video đáng tin cậy của bạn
người
Đội ngũ tận tâm và được đào tạo:
- Hơn 30,000 cộng tác viên để Tạo dữ liệu, Ghi nhãn và Chất lượng
- Nhóm quản lý dự án được chứng nhận
- Nhóm phát triển sản phẩm có kinh nghiệm
- Nhóm Tìm nguồn & Giới thiệu Talent Pool
Quy trình xét duyệt
Đảm bảo hiệu quả quy trình cao nhất với:
- Quy trình cổng giai đoạn 6 Sigma mạnh mẽ
- Đội ngũ chuyên dụng gồm 6 đai đen Sigma - Chủ sở hữu quy trình chính & Tuân thủ chất lượng
- Cải tiến liên tục & Vòng lặp phản hồi
Nền tảng
Nền tảng được cấp bằng sáng chế cung cấp các lợi ích:
- Nền tảng end-to-end dựa trên web
- Chất lượng hoàn hảo
- TAT nhanh hơn
- Giao hàng liền mạch
người
Đội ngũ tận tâm và được đào tạo:
- Hơn 30,000 cộng tác viên để Tạo dữ liệu, Ghi nhãn và Chất lượng
- Nhóm quản lý dự án được chứng nhận
- Nhóm phát triển sản phẩm có kinh nghiệm
- Nhóm Tìm nguồn & Giới thiệu Talent Pool
Quy trình xét duyệt
Đảm bảo hiệu quả quy trình cao nhất với:
- Quy trình cổng giai đoạn 6 Sigma mạnh mẽ
- Đội ngũ chuyên dụng gồm 6 đai đen Sigma - Chủ sở hữu quy trình chính & Tuân thủ chất lượng
- Cải tiến liên tục & Vòng lặp phản hồi
Nền tảng
Nền tảng được cấp bằng sáng chế cung cấp các lợi ích:
- Nền tảng end-to-end dựa trên web
- Chất lượng hoàn hảo
- TAT nhanh hơn
- Giao hàng liền mạch
Chúng tôi phục vụ các ngành công nghiệp
Là một trong những nhà cung cấp giải pháp hàng đầu trong ngành, chúng tôi giúp nhiều ngành thiết kế và phát triển các công cụ và mô hình tự động hóa dựa trên bộ dịch vụ chú thích video của chúng tôi. Chúng tôi tập hợp khả năng của công nghệ và năng lực của các chuyên gia con người để phân tích khối lượng dữ liệu lớn nhằm tăng cường sản xuất, giảm lỗi và tăng hiệu quả.
Ô tô
Chúng tôi giúp ngành công nghiệp ô tô phát triển và triển khai các công cụ đáng tin cậy để giám sát lái xe tự hành và trong ô tô dựa trên bộ dữ liệu đào tạo dựa trên AI chất lượng của chúng tôi.
Y khoa
Chúng tôi tích hợp AI và khả năng học máy bằng cách tận dụng chú thích video để hợp lý hóa các quy trình y tế, hình ảnh, thủ tục và trong hệ thống y tế.
Sản xuất Chế tạo
Các ngành công nghiệp đang tận dụng sức mạnh của chú thích video để đào tạo và phát triển các công cụ dựa trên AI để sản xuất nhanh hơn, ra quyết định có giới hạn thời gian và hợp lý hóa quá trình sản xuất.
Giám sát
Chú thích video đang được khai thác để phát hiện các đối tượng và xác định con người, ô tô, cây cối, động vật và các đối tượng khác để phát triển các công cụ giám sát và bảo mật nâng cao.
Các dịch vụ được cung cấp
Việc thu thập dữ liệu hình ảnh của chuyên gia không phải là việc cần thiết để thiết lập AI toàn diện. Tại Shaip, bạn thậm chí có thể xem xét các dịch vụ sau để làm cho các mô hình trở nên phổ biến hơn bình thường:
Chú thích Văn bản
DỊCH VỤ
Chúng tôi chuyên giúp đào tạo dữ liệu dạng văn bản sẵn sàng bằng cách chú thích các bộ dữ liệu đầy đủ, sử dụng chú thích thực thể, phân loại văn bản, chú thích tình cảm và các công cụ có liên quan khác.
Chú thích âm thanh
DỊCH VỤ
Gắn nhãn các nguồn âm thanh, giọng nói và bộ dữ liệu dành riêng cho giọng nói thông qua các công cụ có liên quan như nhận dạng giọng nói, phân cực người nói, nhận dạng cảm xúc, là những thứ chúng tôi chuyên về lĩnh vực này.
Chú thích Hình ảnh
DỊCH VỤ
Chúng tôi tự hào trong việc ghi nhãn, bộ dữ liệu hình ảnh được phân đoạn để đào tạo các mô hình thị giác máy tính. Một số kỹ thuật liên quan bao gồm nhận dạng ranh giới và phân loại hình ảnh.
Tài nguyên đề xuất
Cung cấp
Thu thập dữ liệu video hạng nhất để đào tạo mô hình AI
Chúng tôi giúp bạn chụp từng đối tượng trong từng khung hình video, sau đó chúng tôi chụp đối tượng chuyển động, gắn nhãn và làm cho nó có thể nhận ra bằng máy móc. Việc thu thập tập dữ liệu video chất lượng để đào tạo các mô hình ML của bạn luôn là một quá trình nghiêm ngặt và tốn thời gian, sự đa dạng và số lượng lớn cần thiết làm tăng thêm độ phức tạp.
Hướng dẫn người mua
Hướng dẫn của Người mua về Chú thích và Ghi nhãn Video
Đó là một câu nói khá phổ biến mà tất cả chúng ta đều đã nghe. rằng một bức ảnh có thể nói cả nghìn từ, hãy tưởng tượng một đoạn video có thể nói gì? Có lẽ là cả triệu thứ. Không có ứng dụng đột phá nào mà chúng tôi đã được hứa hẹn, chẳng hạn như ô tô không người lái hoặc tính năng đăng ký bán lẻ thông minh, có thể thực hiện được mà không có chú thích video.
Giải pháp
Dịch vụ & Giải pháp Thị giác Máy tính
Thị giác máy tính là một lĩnh vực của công nghệ Trí tuệ nhân tạot đào tạo máy móc để nhìn, hiểu và giải thích thế giới hình ảnh, như cách con người làm. Nó giúp phát triển các mô hình học máy để hiểu, xác định và phân loại chính xác các đối tượng trong hình ảnh hoặc video - ở quy mô và tốc độ lớn hơn nhiều.
Hỗ trợ chuyên gia chỉ là một cú nhấp chuột. Lên kế hoạch nâng tầm khả năng AI về tầm nhìn lên một tầm cao mới! Liên hệ với chúng tôi để được trợ giúp chuyên nghiệp ngay lập tức
Những câu hỏi thường gặp (FAQ)
Chú thích video là quá trình gắn nhãn các thực thể dành riêng cho video với siêu dữ liệu có liên quan, để làm cho chúng sẵn sàng đào tạo và máy móc có thể nhận biết được.
Gắn nhãn các thực thể trên đường như ô tô, người đi bộ, biển báo đường phố và các yếu tố khác để huấn luyện ô tô tự lái, theo dõi và phân loại tư thế cũng như các điểm chính trên khuôn mặt cho các trò chơi và ứng dụng cụ thể, thậm chí gắn thẻ các thực thể tùy chỉnh để tăng tốc sản xuất thông minh là một số các ví dụ về chú thích video.
Hiện tại, bạn nên chú thích video YouTube bằng cách sử dụng các công cụ chú thích được thuê ngoài như phiên âm video và phân loại khung hình. Không giống như trình chỉnh sửa chú thích do YouTube cung cấp trước đây, các chiến lược thuê ngoài dự kiến sẽ hoạt động tốt hơn trong việc cải thiện mức độ tương tác của người dùng.
Có, bạn có thể chú thích video YouTube bằng cách chủ yếu dựa vào phân loại khung hình và phiên âm video.
Các mô hình và AI của Vision yêu cầu tải trọng dữ liệu đào tạo để học hỏi từ đó nếu bạn muốn chúng có đủ khả năng để đưa ra các quyết định độc lập và chủ động trong tương lai. Do đó, thị giác máy tính cần các thành phần video được chuẩn bị, gắn thẻ và gắn nhãn thích hợp để được cung cấp cùng với các thuật toán để làm cho các mô hình và cuối cùng là AI, dễ cảm nhận hơn.
Máy học như một công nghệ đảm bảo rằng máy móc có khả năng học hỏi từ các mẫu và dữ liệu có thể nhận dạng, không có sự can thiệp của con người. Tuy nhiên, để điều này trở thành hiện thực, các tập dữ liệu sẵn sàng đào tạo phải được cung cấp cho hệ thống, được xử lý tốt nhất bằng chú thích video.